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Data-driven research on battery pack temperature prediction
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jpowsour.2025.237102.png)
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摘要
En 中文
锂离子电池系统的运行温度对电动汽车的热管理和安全至关重要。然而，由于计算资源和时间需求较高，物理建模在车辆或云层面实施具有挑战性。与此同时，纯数据驱动模型需要大量训练数据，并且可能缺乏准确性。本研究基于电池热平衡原理提出了一种数据驱动训练模型。通过分析模型精度、输入特征值的合理性以及在不同预测工况下的稳定性，该研究评估了各种神经网络模型的训练和预测性能。结果表明，采用所提特征集的反向传播神经网络（BP）在训练和预测中表现最佳，最大误差约为0.1摄氏度，最终温度预测准确率超过99%。该研究还讨论了在各种工况下使用该模型的预测误差约为0.6摄氏度。该模型不仅为电动汽车锂离子电池的运行温度提供了精确预测，还为优化热管理策略提供了有价值的见解，这对于提高电池系统在实际应用中的安全性、性能和寿命至关重要。
Keyword:
Lithium-ion battery
Data-driven
Neural network
Temperature prediction
期刊
IF:
7.9
论文数:
3.7W
被引数:
15.0W
机构
引用论文
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